各製品の資料を入手。
詳細はこちら →CData
こんにちは!ウェブ担当の加藤です。マーケ関連のデータ分析や整備もやっています。
Pythonエコシステムには多くのモジュールがあり、システム構築を素早く効率的に行うことができます。本記事では、CData Python Connector for SAPConcur とpetl フレームワークを使って、SAP Concur のデータにPython から接続してデータを変換、CSV に出力するETL 変換を実装してみます。
CData Python Connector は効率的なデータ処理によりSAP Concur のデータ にPython から接続し、高いパフォーマンスを発揮します。SAP Concur にデータをクエリする際、ドライバーはフィルタリング、集計などがサポートされている場合SQL 処理を直接SAP Concur 側に行わせ、サポートされていないSQL 処理については、組み込みのSQL エンジンによりクライアント側で処理を行います(JOIN やSQL 関数など)。
pip で必要なモジュールおよびフレームワークをインストールします:
pip install petl pip install pandas
モジュールとフレームワークをインストールしたら、ETL アプリケーションを組んでいきます。コードのスニペットは以下の通りです。フルコードは記事の末尾に付いています。
CData Connector を含むモジュールをインポートします。
import petl as etl import pandas as pd import cdata.sapconcur as mod
接続文字列で接続を確立します。connect 関数を使って、CData SAP Concur Connector からSAP Concur への接続を行います
cnxn = mod.connect("OAuthClientId=MyOAuthClientId;OAuthClientSecret=MyOAuthClientSecret;InitiateOAuth=GETANDREFRESH;OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")")
SAP Concur はOAuth 2 認証標準を使います。SAP Concur の登録アプリのOAuthClientId およびOAuthClientSecret を入力します。詳細はヘルプドキュメントの「はじめに」を参照してください。
SAP Concur にはSQL でデータアクセスが可能です。Departments エンティティからのデータを読み出します。
sql = "SELECT Id, OfficeId FROM Departments WHERE Id = '1668776136772254'"
DataFrame に格納されたクエリ結果を使って、petl でETL(抽出・変換・ロード)パイプラインを組みます。この例では、SAP Concur のデータ を取得して、OfficeId カラムでデータをソートして、CSV ファイルにデータをロードします。
table1 = etl.fromdb(cnxn,sql) table2 = etl.sort(table1,'OfficeId') etl.tocsv(table2,'departments_data.csv')
CData Python Connector for SAPConcur を使えば、データベースを扱う場合と同感覚で、SAP Concur のデータ を扱うことができ、petl のようなETL パッケージから直接データにアクセスが可能になります。
SAP Concur Python Connector の30日の無償トライアル をぜひダウンロードして、SAP Concur のデータ への接続をPython アプリやスクリプトから簡単に作成しましょう。
import petl as etl import pandas as pd import cdata.sapconcur as mod cnxn = mod.connect("OAuthClientId=MyOAuthClientId;OAuthClientSecret=MyOAuthClientSecret;InitiateOAuth=GETANDREFRESH;OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")") sql = "SELECT Id, OfficeId FROM Departments WHERE Id = '1668776136772254'" table1 = etl.fromdb(cnxn,sql) table2 = etl.sort(table1,'OfficeId') etl.tocsv(table2,'departments_data.csv')